Power BI szemantikai modellek a Microsoft Fabricben

A következőre vonatkozik:✅ SQL Analytics-végpont, warehouse és tükrözött adatbázis a Microsoft Fabricben

A Microsoft Fabricben a Power BI szemantikai modelljei egy elemzési tartomány logikai leírása metrikákkal, üzletbarát terminológiával és ábrázolással, a mélyebb elemzés érdekében. Ez a szemantikai modell általában egy csillagséma , amely egy tartományt ábrázoló tényekkel és dimenziókkal rendelkezik, amelyek lehetővé teszik a tartomány elemzését, illetve szeleteléséhez és kockázásához különböző elemzések lehatolásához, szűréséhez és kiszámításához.

Feljegyzés

2025. november 30-ig az összes Power BI alapértelmezett szemantikai modell le lesz választva az elemről, és független szemantikai modellekké válnak. Megtarthatja őket, ha továbbra is használja őket jelentésekhez vagy irányítópultokhoz, vagy biztonságosan törölheti őket, ha már nincs rájuk szükség. További információért lásd: Blog: Az alapértelmezett szemantikai modellek leválasztása meglévő elemekhez a Microsoft Fabricben.

A Microsoft átnevezte a Power BI-adathalmaz tartalomtípusát Power BI szemantikai modellre vagy csak szemantikai modellre. Ez a Microsoft Fabricre is vonatkozik. További információ: Power BI-adathalmazok új neve. Ha többet szeretne megtudni a Power BI szemantikai modelljeiről, tekintse meg a Szemantikai modelleket a Power BI szolgáltatásban.

Direct Lake mód

A Direct Lake mód egy úttörő új motorképesség, amely nagyon nagy adathalmazokat elemez a Power BI-ban. A technológia alapja, hogy parquet formátumú fájlokat használjon közvetlenül egy data lake-ből, anélkül, hogy le kellene kérdeznie egy Warehouse- vagy SQL Analytics-végpontot, valamint anélkül, hogy adatokat kellene importálnia vagy duplikálnia egy Power BI szemantikai modellbe. Ez a natív integráció egyedi módot biztosít az adatok elérésére a Warehouse- vagy SQL Analytics-végpontról, a Direct Lake-ről. A Direct Lake áttekintésében további információk találhatók a Power BI szemantikai modellek tárolási módjáról.

A Direct Lake biztosítja a legvégsőbb lekérdezési és jelentéskészítési élményt. A Direct Lake egy gyors útvonal a data lake-ből közvetlenül a Power BI motorba való adatfelhasználáshoz, amely készen áll az elemzésre.

  • Hagyományos DirectQuery módban a Power BI motor közvetlenül lekérdezi az adatokat a forrásból az egyes lekérdezések végrehajtásához, és a lekérdezés teljesítménye az adatlekérés sebességétől függ. A DirectQuery szükségtelenné teszi az adatok másolását, így biztosítva, hogy a forrás változásai azonnal megjelenjenek a lekérdezési eredményekben.

  • Importálási módban a teljesítmény jobb, mert az adatok könnyen elérhetők a memóriában anélkül, hogy le kellene kérdezni az adatokat a forrásból az egyes lekérdezések végrehajtásához. A Power BI motornak azonban először át kell másolnia az adatokat a memóriába az adatfrissítési időpontban. Az alapul szolgáló adatforrás módosításait a rendszer a következő adatfrissítés során veszi át.

  • A Direct Lake mód kiküszöböli az adatok importálási követelményét az adatfájlok közvetlenül a memóriába való felhasználásával. Mivel nincs explicit importálási folyamat, lehetséges, hogy bármilyen módosítást a forrásnál is átvesznek. A Direct Lake ötvözi a DirectQuery és az Importálás mód előnyeit, miközben elkerüli a hátrányaikat. A Direct Lake mód ideális választás a nagy méretű adathalmazok és adathalmazok elemzéséhez a forrásnál gyakori frissítésekkel. A Direct Lake automatikusan visszaesik a DirectQueryre a Warehouse vagy az SQL Analytics-végpont SQL Analytics-végpontjával, ha a Direct Lake túllépi a termékváltozat korlátait, vagy nem támogatott funkciókat használ, így a jelentés felhasználói zavartalanul folytathatják a munkát.

  • A Direct Lake mód a Tárolási vagy SQL Analytics-végponton létrehozott új Power BI szemantikai modellek tárolási módja.

  • A Power BI Desktop használatával Power BI szemantikai modelleket is létrehozhat a Warehouse SQL Analytics-végpontja vagy az SQL Analytics-végpont használatával, mint adatforrás a szemantikai modellekhez importálási vagy DirectQuery-tárolási módban.

Power BI szemantikai modellek létrehozása és kezelése

Amikor szemantikai modellt hoz létre egy tóházban vagy raktárban, kiválaszthatja, hogy mely táblákat vegye fel. Innen manuálisan frissítheti a Power BI szemantikai modelljét.

Első lépésként tekintse meg a következőt:

Korlátozások

  • A Fabric szemantikai modelljei a Power BI szemantikai modelljeire vonatkozó jelenlegi korlátozásokat követik. Tudj meg többet:
  • A szemantikai modellek független elemek a Fabricben, és REST API-k segítségével kezelhetők a szemantikai modellek számbavételéhez a munkaterületen, függőségek (jelentések/irányítópultok) és modelltartalmak keresése, valamint a nem használt modellek törlése érdekében. Ide tartoznak a korábban alapértelmezés szerint létrehozott független szemantikai modellek, amelyek már nem jönnek létre automatikusan.
  • Ha a parquet, az Apache Spark vagy az SQL-adattípusok nem képezhetők le az asztali Power BI-adattípusok egyikére, a szinkronizálási folyamat részeként a rendszer elveti őket. Ez összhangban van a Power BI jelenlegi viselkedésével. Ezekben az oszlopokban javasoljuk, hogy explicit típuskonverziókat adjon hozzá az ETL-folyamatokhoz, hogy azokat támogatott típussá alakítsa. Ha vannak olyan adattípusok, amelyekre a felsőbb rétegben van szükség, a felhasználók igény szerint megadhatnak egy nézetet az SQL-ben a kívánt explicit típuskonverzióval. Ezt a szinkronizálás fogja átvenni, vagy manuálisan is hozzáadhatja a korábban jelzett módon.
  • A szemantikai modellek csak az SQL Analytics-végponton vagy a raktárban szerkeszthetők.

Következő lépés

Power BI szemantikai modell létrehozása

Kapcsolódó tartalom

  • Last updated on